Opencv轮廓(cv.findContours) 解释 (一)
本文解释opencv.findContours函数的使用方法。轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性,使用二进制图像效果会更佳。因此,在找到轮廓之前,请使用用阈值处理或Canny边缘检测。
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本文解释opencv.findContours函数的使用方法。轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性,使用二进制图像效果会更佳。因此,在找到轮廓之前,请使用用阈值处理或Canny边缘检测。
在本示例中,您将学习如何使用opencv二进制图像运算操作进行图像遮罩。
在本教程中,您将学习如何使用Opencv应用于二进制图像的基本形态学操作获取图像基本形态。
利用快速傅里叶变换,将图像从空间域转换为频域。 然后,我们创建一个除中心矩形外都为零的掩码。使用该掩码,我们将高频振幅设置为零,最后将图像转换回空间显示。
学会使用Opencv不同的阀值处理图像,例子涉及到`cv2.threshold` 函数和 `cv2.adaptiveThreshold` 函数的使用及效果。
学会如何构建一个opencv实数Gabor的滤波器,用于检测已知方向的边缘。
OpenCV使用了一种快速傅里叶变换算法(由cv.idft实现)。用于计算离散傅里叶变换,并对其逆形式(cv.idft)使用相同的方法。
本示例使用的OpenCV版本是:OpenCV 4.1.1,运行Python的编辑器:Jupyter notebook 6.0.0。本示例,让你学会如何创建你的滤波器,一款增强图片锐度的滤波器(滤镜),并且应用在图像上。
您将学习如何使用使用索伯算子(Sobel operator)检测边缘(梯度的近似值)。
均衡化图片为的是归一化图像亮度和增强图像对比度,在本示例我们会使用 `cv2.equalizeHist` 函数进行处理灰度图像和彩色图像,然后再展示均衡化后的直方图,看其形状。
在实际的图像中都是有噪声(噪点)的,噪声不仅会破坏图像的清晰度,还会使我们的的算法更难将其作为输入处理。在本例程中,学会使用opencv消除或大幅减少噪音。
通过 `np.histogram` 计算图像的直方图,可以通过直方图的方法查看图片的一些信息,例如是否过曝或者欠曝。
学会使用NumPy的`mean`和`std`方法,分别得出均值和标准差,对图像矩阵进行操作
本示例,主要使用`cv.putText `在图像上添加英文字符,但是这个方法没有办法添加中文。添加中文字符的教程。
使用`cv.arrowedLine`在图片上绘制带箭头的线段。如下图绘制出蓝色的箭头线段。
本示例主要使用了`cv.cvtColor()`函数进行色彩空间的转换,该函数有两个参数,两个可选参数。而在显示图片方面如果使用`cv.imshow()`窗口显示的方式,图片的颜色会正常些,使用`plt.imshow()`在Jupyter notebook显示的颜色则可能需要一些转换或设置才能达到想要的颜色。
本示例使用的OpenCV版本是:4.1.1 运行Python的编辑器:Jupyter notebook 示例目的 通过使用PLI在图片上添加中文字符。 > > PIL(Python Imaging Library)是Python常用的图像处理库,而Pillow是PIL的一个友好Fork,提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。...
画圆、画圈、画点是Opencv中最常用的技能之一,本文介绍使用`cv.circle`方法在图片上画圆或者画点,可以根据参数绘制出不同形态的圆,圈或点。
本示例,主要使用`cv.ellipse`在图像上绘制/标记椭圆形符号。
本实例利用Opencv的line方法显示绘制线段后的图像。
本示例使用的OpenCV版本是:4.1.1 运行Python的编辑器:Jupyter notebook 示例目的 使用cv.drawMarker 在图片上进行标记。 实现代码 1,加载并显示图片 显示读取到的图像 2,给图像添加各种标记 3,显示图像 显示添加标记后的图像 程序说明 本示例,主要使用cv.drawMarker 在图像上添加标记。 cv.drawMarker 语法 img = ...
本示例,主要使用`cv.polylines`方法在图像上绘制多边形。
本示例,主要使用`cv.rectangle`在图像上绘制矩形。
本示例,主要使用`cv.fillConvexPoly`在图像上填充多边形。
通过opencv使用flip方法把图片进行镜像,也即是水平翻转,或者垂直翻转。
opencv处理矩阵的色彩通道,访问单个通道、交换通道和执行代数操作都在这篇教程中。
图像数据,一般以unit8和float32的格式保存,在有些时候,我们需要使用整数处理图像,有些时候我们需要用浮点数处理图像。本教程,演示如何把图像的元素数据类型在unit8和float32之间转换。
OpenCV的矩阵,在Python中是用NumPy表示的。NumPy提供了强大而简洁的方法函数来处理多位矩阵,也称之为张量。在使用Pytorch深度学习的框架是,NumPy的数据类型也可以非常方便地转换成Pytorch张量交给GPU处理数据。在本教程中,我们使用了很多np的函数方法去处理矩阵,因为NumPy支持高端大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
通过cv.imwrite方法无损和有损的方式进行图片保存。
OpenCV还提供了多样的缩放方法。本示例主要使用了`cv.cvtColor()`函数进行色彩空间的转换,该函数有两个参数,两个可选参数。而在显示图片方面如果使用`cv.imshow()`窗口显示的方式,图片的颜色会正常些,使用`plt.imshow()`在Jupyter notebook显示的颜色则可能需要一些转换或设置才能达到想要的颜色。
本示例使用的OpenCV版本是:OpenCV 4.1.1 运行Python的编辑器:Jupyter notebook 6.0.0 示例目的 学习如何应用伽马校正图像。 通过使用np.power对图像的每一个元素都进行n次方的运算, 调整图像像素强度,使图像变亮或变暗。 代码实现 加载图片,并把图像元素的数据类型转换成浮点数,以便之后处理 运行完以上代码,可以看到加载的原图...
加载Matplotlib(NumPy的可视化操作界面扩展包)在Jupyter notebook 上直接显示读取的图片,避免使用cv.imshow在Jupyter notebook出现的问题。
本示例,将教会你如何使用OpenCV的.imread()方法,从本地文件读取/加载图片
使用Opencv通过cv.imshow方法窗口显示读取/加载的图片。